在利用pandas进行数据分析时，有时需要计算某一列数据的标准差，我们常用std()函数来实现，但是一般都没有关注过里面的一个重要参数ddof，本文就来介绍一下这个参数的理解。
ddof参数的取值一般有两个，即ddof=0或者ddof=1。
ddof=0时：
当我们的参数取ddof=0时，计算的是总体标准差，计算公式为：
其中，，
表示为数据
的均值，计算公式为：
其中，为总体个数。
ddof=1时：
当ddof=1时，计算的是样本的标准差，计算公式为：
字母的代表方式与上文一样，只不过这里的表示的是样本的个数。
举例说明
我们在实际应用中看不同的计算方式得到的结果：
首先展示我们的数据集：
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_excel('EXE5_1.xlsx')
data
std_ddof0 = np.std(data.iloc[:,1],ddof=0)
std_ddof0
40280.5706797213
std_ddof1 = np.std(data.iloc[:,1],ddof=1)
std_ddof1
41925.34721153412
可以明显的看出，ddof=1时，计算的数值偏大，是因为分母为。
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